Инструменты быстрой разработки систем поддержки принятия врачебных решений: опыт центра по лечению COVID-19 ПСПБГМУ им. акад. И.П. Павлова

Подать статью

DOI: 10.25881/18110193_2021_4_36

В работе излагается опыт Центра по лечению новой коронавирусной инфекции ПСПбГМУ им. акад. И.П. Павлова по разработке и апробации системы поддержки принятия врачебных решений на основе открытых инструментов R/Shiny. Первая версия программного обеспечения была создана и развернута менее чем за две недели и содержала базовый функционал, позволяющий визуализировать значимые клинические и лабораторные показатели каждого пациента, сводку по состоянию всех пациентов отделения и стационара в целом. Для повышения удобства в систему внедрена шкала риска летального исхода, основанная на мониторинге стандартных клинических лабораторных показателей. Использование разработанного программного обеспечения во время первых трех волн госпитализации позволило существенно уменьшить время, затрачиваемое на рутинные действия по врача по оценке тяжести состояния конкретного пациента и всех пациентов отделения в целом.

Литература

1. Govindan K, Mina H, Alavi B. A decision support system for demand management in healthcare supply chains considering the epidemic outbreaks: A case study of coronavirus disease 2019 (COVID-19). Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review. 2020 Jun; 138: 101967.

2. Liu Y, Wang Z, Ren J, Tian Y, Zhou M, Zhou T, et al. A COVID-19 Risk Assessment Decision Support System for General Practitioners: Design and Development Study. J Med Internet Res. 2020 Jun 29; 22(6): e19786.

3. Wu G, Yang P, Xie Y, Woodruff HC, Rao X, Guiot J, et al. Development of a Clinical Decision Support System for Severity Risk Prediction and Triage of COVID-19 Patients at Hospital Admission: an International Multicenter Study. Eur Respir J. 2020 Jul 2; 2001104.

4. Vida Decision Support System for COVID-19. MIT Media Lab. Available at: https://www.media.mit.edu/projects/vida-decision-support-system/overview.

5. Wynants L, Van Calster B, Collins GS, Riley RD, Heinze G, Schuit E, et al. Prediction models for diagnosis and prognosis of covid-19: systematic review and critical appraisal. BMJ. 2020 Apr 7; m1328.

6. Bakin EA, Stanevich OV, Danilenko DM, Lioznov DA, Kulikov AN. Fast prototyping of a local fuzzy search system for decision support and retraining of hospital staff during pandemic. Health Inf Sci Syst. 2021 Dec; 9(1): 21.

7. Wickham H, Henry L. tidyr: Tidy Messy Data. 2019. Available at: https://CRAN.R-project.org/package=tidyr.

8. Wickham H, François R, Henry L, Müller K. dplyr: A Grammar of Data Manipulation. 2020. Available at: https://CRAN.R-project.org/package=dplyr.

9. Gagolewski M. R package stringi: Character string processing facilities. 2019. Available at: http://www.gagolewski.com/software/stringi.

10. Schauberger P, Walker A. openxlsx: Read, Write and Edit xlsx Files. 2019. Available at: https://CRAN.R-project.org/package=openxlsx.

11. Wickham H, Hester J, Francois R. readr: Read Rectangular Text Data. 2018. Available at: https://CRAN.R-project.org/package=readr.

12. Sievert C. Interactive web-based data visualization with R, plotly, and shiny. Boca Raton, FL: CRC Press, Taylor and Francis Group; 2020.

13. Galili T, O’Callaghan A, Sidi J, Sievert C. heatmaply: an R package for creating interactive cluster heatmaps for online publishing. Wren J, editor. Bioinformatics. 2018 May 1; 34(9): 1600-2.

14. Thieurmel B, Marcelionis A, Petit J, Salette E, Robert T. rAmCharts: JavaScript Charts Tool. 2019. Available at: https://CRAN.R-project.org/package=rAmCharts.

15. Bakin EA, Stanevich OV, Belash VA, Belash AA, Savateeveva GA, Bokinova VA, et al. A precise score for the regular monitoring of COVID-19 patients condition validated within the first two waves of the pandemic. Infectious Diseases (except HIV/AIDS); 2021 Feb. Available at: http://medrxiv.org/lookup/doi/10.1101/2021.02.09.21249859.

16. Huber PJ, Ronchetti E. Robust statistics. 2nd ed. Hoboken, N.J: Wiley; 2009. 354 p. (Wiley series in probability and statistics).

17. Gelman A. Bayesian data analysis. Third edition. Boca Raton: CRC Press; 2014. 661 p. (Chapman & Hall/CRC texts in statistical science).

18. qMS. СП.АРМ; Available at: https://sparm.com/products/qms/mis.

19. Yeh T, Chang T-H, Miller RC. Sikuli: using GUI screenshots for search and automation. In: Proceedings of the 22nd annual ACM symposium on User interface software and technology - UIST ’09 [Internet]. Victoria, BC, Canada: ACM Press; 2009 [cited 2021 Jul 9]. p. 183. Available from: http://portal.acm.org/citation.cfm?doid=1622176.1622213

20. Gojare S, Joshi R, Gaigaware D. Analysis and Design of Selenium WebDriver Automation Testing Framework. Procedia Computer Science. 2015;50:341–6.

Для цитирования

Бакин Е.А., Станевич О.В., Саенко Л.Ф., Коробенков Е.А., Лиознов Д.А., Владовская М.Д., Куликов А.Н. Инструменты быстрой разработки систем поддержки принятия врачебных решений: опыт Центра по лечению COVID-19 ПСПбГМУ им. акад. И.П. Павлова. Врач и информационные технологии. 2021; 4: 36-45. doi: 10.25881/18110193_2021_4_36.

Авторы

Документы

vit_2021_04_04

1,7 Мб

Ключевые слова

Назад к списку

Авторы

Бакин Е.А. ?

НИИ ДОГиТ им. Р.М. Горбачевой ПСПбГМУ им. акад. И.П. Павлова, Санкт-Петербург, Россия
Станевич О.В. ?

Центр по лечению новой коронавирусной инфекции ПСПбГМУ им. акад. И.П. Павлова, Санкт-Петербург, Россия
Саенко Л.Ф. ?

Управление информационно-технического обеспечения ПСПбГМУ им. акад. И.П. Павлова, Санкт-Петербург, Россия
Коробенков Е.А. ?

Управление информационно-технического обеспечения ПСПбГМУ им. акад. И.П. Павлова, Санкт-Петербург, Россия
Лиознов Д.А. ?

ФГБУ НИИ гриппа им. А.А. Смородинцева, Санкт-Петербург, Россия
Владовская М.Д. ?

НИИ ДОГиТ им. Р.М. Горбачевой ПСПбГМУ им. акад. И.П. Павлова, Санкт-Петербург, Россия
Куликов А.Н. ?

ПСПбГМУ им. акад. И.П. Павлова, Санкт-Петербург, Россия